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J-GLOBAL ID：202202211055943026   整理番号：22A0696344

階層的自己注意による空間-時間行動位置決め【JST・京大機械翻訳】

Spatial-Temporal Action Localization With Hierarchical Self-Attention

著者 (3件)： Pramono Rizard Renanda Adhi (Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science, and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Chen Yie-Tarng (Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science, and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Fang Wen-Hsien (Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science, and Technology, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 24  ページ： 625-639  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ビデオにおける空間時間行動局所化のための新しいアーキテクチャを提案した。新しいアーキテクチャは,最初の行動検出を提供するために,2ストリーム3D畳込みニューラルネットワーク(3D-CNN)を最初に採用する。次に,このアーキテクチャのコアである,新しい階層的自己拡張ネットワーク(HiSAN)を開発し,キーアクターの空間時間関係を学習した。また,空間Gauss事前(SGP)は,隣接アクターの関係のモデリングにおいて,HiSANを強化するために双方向自己注意に組み込まれる。3D-CNNとSGP拡張HiSANの組合せは,空間コンテキスト情報と長期時間的依存性の両方を効果的に抽出することを可能にし,行動局所化精度を改善する。その後,新しい融合戦略を採用して,それは最初に,バックグラウンドクラッタまたはオクルージョンによって引き起こされた矛盾した検出スコアを沈降するために,境界ボックスを再スコア化し,次に,カメラ運動の影響を軽減するために,運動顕著性を有する2ストリームネットワークから運動と外観情報を集約した。最後に,アクターの外観とフレームにわたる空間情報の自己相似性に基づく管会合ネットワークを,行動管を効果的に構築するために対処した。4つの広範なデータセットのシミュレーションは,新しいアプローチの有効性を明らかにした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  ネットワーク ,  位置決め ,  録画装置 ,  クラッタ ,  三次元 ,  有効性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  自己相似性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 空間情報 ,  スコア化 ,  局在化 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己 ,  注意 ,  行動